Modelo de conversão

Um modelo de conversão é uma estrutura usada para analisar a eficácia das campanhas de marketing. Os modelos de conversão são essenciais no marketing digital, pois ajudam os anunciantes a compreender os fatores que influenciam o comportamento do usuário e a otimizar suas campanhas para gerar melhores resultados como vendas, cadastros e assinaturas.  

Os modelos de conversão envolvem o rastreamento e a avaliação das interações do usuário com campanhas de marketing, sites e dispositivos móveis. formulários identificar as estratégias mais eficazes para impulsionar conversões. Eles são essenciais para que as empresas maximizem o retorno do investimento ( ROI) nos esforços de marketing e melhorar a aquisição geral de clientes.

Os modelos de conversão são usados ​​em vários canais de marketing digital, incluindo marketing em mecanismos de busca, publicidade em mídias sociais, publicidade gráfica e marketing de aplicativos móveis. 

Esses modelos ajudam os anunciantes a identificar as estratégias mais eficazes para atingir seu público-alvo e gerar conversões. Eles ajudam os profissionais de marketing a identificar os pontos de contato que contribuem para as conversões e a alocar recursos de marketing de maneira mais eficaz.  

Existem vários tipos de modelos de conversão, cada um com sua abordagem para atribuir crédito aos canais de marketing e definir pontos de contato.

Modelagem de atribuição

Uma das principais aplicações de um modelo de conversão é em modelagem de atribuição, que envolve determinar o valor de diferentes pontos de contato de marketing para gerar conversões. Ao analisar o comportamento do usuário e os dados de conversão, os anunciantes podem identificar os canais, formatos de anúncios e elementos criativos mais eficazes que contribuem para as conversões.  

Essas informações os ajudam a alocar seu orçamento de marketing com mais eficiência e a otimizar suas campanhas para obter melhor desempenho. O Google Analytics, por exemplo, oferece vários modelos de atribuição que os anunciantes podem usar para analisar seus dados de conversão. Alguns exemplos de modelos de atribuição incluem:

a. Modelo de atribuição de último clique

O modelo de atribuição do último clique atribui 100% do crédito de uma conversão ao último ponto de contato antes da ocorrência da conversão. Este modelo é simples de implementar e compreender, mas pode ser enganador, pois ignora o impacto dos pontos de contacto anteriores durante a jornada do cliente. Como resultado, pode subestimar o papel dos estágios de conscientização e consideração no processo de conversão.

Observação: a maioria das campanhas de instalação de aplicativos para dispositivos móveis tem usado historicamente modelos de último clique.

b. Modelo de atribuição de primeiro clique

O modelo de atribuição do primeiro clique atribui todo o crédito de uma conversão ao primeiro ponto de contato na jornada do cliente. Este modelo específico enfatiza a importância das interações iniciais com as campanhas de marketing, mas pode não representar com precisão a influência dos pontos de contato subsequentes que contribuem para a conversão final.

c. Modelo de atribuição linear

O Modelo de Atribuição Linear distribui o crédito por uma conversão igualmente entre todos os pontos de contato na jornada do cliente. Este modelo reconhece o papel de vários pontos de contato na geração de conversões, mas pode não refletir com precisão o impacto variável de diferentes pontos de contato.

d. Modelo de atribuição de redução de tempo

O modelo de atribuição Time-Decay atribui maior crédito aos pontos de contato mais próximos do evento de conversão real. Este modelo específico reconhece que os pontos de contato mais próximos da conversão podem impactar significativamente o processo de tomada de decisão do cliente.

e. Modelo de atribuição baseado em posição

Este modelo aloca uma porcentagem específica de crédito ao primeiro e ao último ponto de contato, sendo o crédito restante distribuído igualmente entre os demais pontos de contato. Este modelo reconhece a importância das interações iniciais e finais na jornada do cliente, ao mesmo tempo que considera o papel dos pontos de contato intermediários.

Modelagem preditiva 

Os modelos de conversão também podem ser usados ​​para modelagem preditiva, que envolve o uso de dados históricos para prever o comportamento futuro do usuário e as taxas de conversão. Ao analisar padrões e tendências no comportamento dos utilizadores, os anunciantes podem identificar potenciais oportunidades e riscos, permitindo-lhes tomar decisões mais informadas sobre as suas estratégias de marketing.  

Personalização e segmentação 

Outra aplicação dos modelos de conversão é na personalização e segmentação, onde os anunciantes usam insights baseados em dados para oferecer experiências de usuário mais relevantes e envolventes. Ao compreender os fatores que influenciam o comportamento e as conversões dos usuários, os anunciantes podem criar campanhas mais personalizadas e direcionadas que repercutam em seu público e gerem melhores resultados. Um relatório da Econsultancy revelou que 94% das empresas concordam que a personalização é crítica para seu sucesso atual e futuro.

Singular ajuda os anunciantes a otimizar suas campanhas de marketing e obter melhores resultados criando modelos de conversão na SKAdNetwork e, em breve, no Privacy Sandbox.

Veja como Singular permite modelos de conversão:

Atribuição avançada: 

Ofertas Singular recursos avançados de atribuição que ajudam os anunciantes a compreender o valor dos diferentes pontos de contato de marketing para gerar conversões. Ao aproveitar modelos de conversão, Singular fornece insights sobre os canais, formatos de anúncios e elementos criativos mais eficazes que contribuem para as conversões, permitindo que os anunciantes otimizem suas campanhas e aloquem seu orçamento de marketing de forma mais eficiente.

Atribuição entre dispositivos

Suportes Singular atribuição entre dispositivos, permitindo que as empresas rastreiem e analisem as interações dos clientes em vários dispositivos. Essa visão abrangente da jornada do cliente permite que os profissionais de marketing identifiquem as estratégias mais eficazes para gerar conversões e aloquem os recursos de acordo.

Análise preditiva: 

Singular também inclui análises preditivas que permitem aos anunciantes prever o comportamento futuro do usuário e as taxas de conversão com base em dados históricos. Ao utilizar modelos de conversão para analisar padrões e tendências no comportamento do usuário, Singular ajuda os anunciantes a identificar oportunidades e riscos potenciais, capacitando-os a tomar decisões mais informadas sobre suas estratégias de marketing.

Prevenção de fraude: 

Singular Pacote de prevenção de fraude ajuda os anunciantes a proteger suas campanhas contra atividades fraudulentas que podem impactar negativamente as taxas de conversão e o desempenho geral da campanha. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas avançadas de detecção, Singular identifica e bloqueia tráfego fraudulento, garantindo que as campanhas dos anunciantes sejam mostradas apenas para usuários genuínos e que seus dados de conversão sejam precisos e confiáveis.

Singular usa modelos de conversão para ajudar os anunciantes a otimizar suas campanhas de marketing e gerar melhores resultados. Ao fornecer um conjunto abrangente de ferramentas e recursos, bem como orientação e suporte especializado, Singular capacita os anunciantes a maximizar o impacto de seus esforços de marketing e atingir seus objetivos usando técnicas comprovadas baseadas em dados.